The LloydRelaxer: An Approach to Minimize Scaling Effects for Multivariate Projections
The LloydRelaxer: An Approach to Minimize Scaling Effects for Multivariate Projections
复制标题
LloydRelaxer：一种最小化多元投影尺度效应的方法
DOI：
10.1109/tvcg.2017.2705189
复制
发表时间：
2017
影响因子：
5.2
通讯作者：
Holger Theisel
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Dirk J. Lehmann;Holger Theisel
星星坐标是一种流行的投影技术，用于分析和揭示多维数据的特征模式。不幸的是，这种模式的形状，外观和分布受到给定的数据缩放的强烈影响，并可能误导基于投影的数据分析。在极端的情况下，模式可能与缩放的选择比数据本身更相关。因此，我们提出了一个工具，以最大限度地减少缩放为基础的影响，在星星坐标。我们的算法强制执行一个缩放配置的数据解释所观察到的模式比任何缩放他们可以做的。它是通过基于Voronoi图和投影空间内的Lloyd松弛的迭代最小化和优化过程来实现的。我们评估和测试我们的方法通过UCI数据仓库的真实的基准多维数据。
Star Coordinates are a popular projection technique in order to analyze and to disclose characteristic patterns of multidimensional data. Unfortunately, the shape, appearance, and distribution of such patterns are strongly affected by the given scaling of the data and can mislead the projection-based data analysis. In an extreme case, patterns might be more related to the choice of scaling than to the data themselves. Thus, we present the LloydRelaxer: a tool to minimize scaling-based effects in Star Coordinates. Our algorithm enforces a scaling configuration for which the data explains the observed patterns better than any scaling of them could do. It does so by an iterative minimizing and optimization process based on Voronoi diagrams and on the Lloyd relaxation within the projection space. We evaluate and test our approach by real benchmark multidimensional data of the UCI data repository.
影响因子：
0.8
作者：
D. Dobkin;Steven J. Friedman;K. Supowit
通讯作者：
D. Dobkin;Steven J. Friedman;K. Supowit
影响因子：
2.5
作者：
D. Lehmann;H. Theisel
通讯作者：
D. Lehmann;H. Theisel
DOI：
10.1109/tvcg.2015.2467717
发表时间：
2016-01-01
影响因子：
5.2
作者：
Stahnke, Julian;Doerk, Marian;Thom, Andreas
通讯作者：
Thom, Andreas